디플리 이수지 대표 인터뷰 AI 기술이 시각 인식을 넘어 청각 분야로 확장되는 추세다. 음성을 통한 상호작용이 일상화함에 따라, AI는 현대인의 일상 및 작업 환경을 효과적으로 변화시키고 있다. 디플리는 소리 기반 AI 기술을 통해 기존 산업의 효율성을 극대화하고 새로운 가치 창출을 목표로 삼았다. 이에 디플리 이수지 대표를 만나 회사의 창업 배경과 기술 발전 과정, 그리고 장기적인 로드맵에 대해 이야기 나눠봤다. 위험을 미연에 방지하는 ‘리슨 AI’ 디플리는 위험 감지와 제조 분야에서 소리 데이터를 활용한 AI 솔루션을 개발해 주목받았다. 디플리가 개발한 ‘리슨 AI’는 비명, 충돌음, 기계 소음 등의 패턴을 실시간으로 분석해 산업 현장과 공공 장소에서의 안전 문제를 해결하는 데 유의미한 성과를 거두고 있다. 또한, B2B 중심으로 AI를 활용한 예지 보전 시스템을 도입해 제조업계의 효율성과 안전성을 모두 잡고자 한다. 특히 리슨 AI는 단순히 소리의 크기나 진동을 감지하는 것을 넘어, 복잡한 환경에서 여러 소리의 특징을 분석하고 패턴을 인식해 실제 현장의 상황을 실시간으로 판단할 수 있다는 점에서 차별화한다. 이러한 기술력은 지하철, 대형 쇼핑몰, 제조업
포자랩스의 작곡 프로젝트 관리 툴 ‘이피(eapy)’가 16일 베타 서비스를 시작한다. 이번에 신규 출시한 이피 베타는 음악 프로듀서의 작업 생산성을 높이는 웹 기반의 작곡 프로젝트 관리 툴이다. 음악 프로듀서에게 영감을 준 음악, 사진, 음성 메모 등 작곡 아이디어를 효과적으로 관리하는 ‘보드’ 기능과 AI 생성 음원 샘플을 제공하는 것이 핵심 기능이다. 음악 프로듀서는 아이디어를 기록하고, 음원 샘플을 내려받아, 비로소 곡 작업을 하기 위해 수십 여개의 각기 다른 서비스를 사용하는데, 이 파편화된 정보와 서비스를 일원화해 작곡 생산성을 높인다는 게 이피를 개발하게 된 배경이다. 이피가 제공하는 AI 음원 샘플은 모두 포자랩스가 자체 구축한 음원 데이터만을 사용해 만든다. 따라서, 최근 일부 AI 음악 생성 서비스가 허락 없이 아티스트의 저작물을 AI에 학습시켜 전 세계 음악 시장을 떠들썩하게 만든 데이터 저작권 문제를 발생시키지 않는다. 또한, 이피 디스코드 채널에서 mp3와 midi 형태로 AI 샘플 음원을 생성할 수 있는데, 음악 프로듀서는 이를 자유롭게 변형해 독창적인 곡을 만들 수 있다. AI 생성 샘플 음원이 재료가 되고, 여기에 프로듀서의 상상
소리 분석하는 ‘리슨 AI’ 서비스 정식 출시할 예정임을 밝혀 디플리가 중소기업벤처기업부(이하 중기부) 주관 ‘초격차 스타트업 1000+’ 프로젝트에서 AI·빅데이터 분야 대상 기업으로 선정됐다. 디플리는 향후 3년간 중기부로부터 최대 11억 원 사업 자금을 직접 조달받으며, 정책자금·보증·수출 등 연계 지원책과 글로벌 혁신 성장을 보조하는 3대 프로그램(기술사업화, 개방형혁신, 투자유치)을 추가 지원받는다. 디플리 핵심 경쟁력은 모든 음성과 음향을 분석할 수 있는 AI 기술력이다. 자체 개발한 AI 엔진에 소리 데이터를 5만 시간 이상 학습시켜 완성도를 높였다. 특히 최근에는 돌발 상황 감지 기능으로 주목받고 있다. 비명, 파열음 등을 인식해 관제 시스템에 실시간 보고하는 방식이다. 방범과 보안 분야뿐 아니라, 제조 및 정비 현장에서 설비 이상과 제품 불량을 탐지하는 목적으로도 활용 가능하다. 또한, CCTV 대비 사생활 침해 논란에서 자유로우며, 비용효율적으로 실시간 감지 시스템을 구축할 수 있는 장점으로 다수 지자체 및 기업에서 사용하고 있다. 가까운 시일 내에는 ‘리슨 AI’라는 이름으로 해당 솔루션을 정식 출시할 예정이다. 디플리가 2017년부터 고
뉴스를 진행하는 인공지능(AI) 앵커, 무대 위에서 팬들과 소통하는 AI 가수에 이어 이제는 AI PD까지 등장했다. 24일 방송가에 따르면 AI를 적극적으로 활용한 다양한 프로그램들이 속속 등장하고 있다. 지난 12일 최종회를 공개한 MBC 'PD가 사라졌다!'는 AI 기술로 만들어진 프로듀서 'M파고'가 MBC 입사 후 예능 PD가 돼 직접 프로그램을 연출한다는 콘셉트로 기획된 사회실험 프로젝트다. M파고는 캐스팅부터 연출까지 직접 진행하며 한편의 서바이벌 예능 포맷을 만들어간다. AI PD는 여느 서바이벌에서 봐왔던 게임과는 다른 독특한 게임들을 진행한다. '자기소개 피구 줄다리기', '지구력 얼음땡 개인전', '박수 윷놀이 술래잡기' 등 알 수 없는 미션을 쏟아낸다. 처음 보는 미션과 명확하지 않은 게임 진행 방식에 출연진은 하나둘씩 불만을 제기하기 시작하지만, M파고는 아직 소통 능력과 융통성이 부족하다. 출연진을 달래는 대신 "프로그램 연출에 대한 모든 권한은 나에게 있다. 기권은 없다. 미션을 계속해 달라"고 단호하게 주문한다. 출연료 산정 기준도 여느 PD들과는 다르다. M파고는 촬영본을 실시간으로 편집하고, 등장한 분량에 따라 출연자의 출연료
헬로티 함수미 기자 | 서울대학교 공과대학은 기계공학부 안성훈 교수팀이 소리로 여러 대의 장비 상태를 실시간으로 동시에 알아내는 제조공정 모니터링 시스템을 개발했다고 2일 밝혔다. 이번에 개발된 센싱 시스템은 공장 내에 설치된 1대의 마이크를 통해 로그 멜-스펙트로그램 방식으로 소리를 2차원으로 변환하고, 인공 신경망의 일종인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 이용해 인지하는 방식이다. 해당 시스템은 소음이 매우 큰 실제 공장 환경 내에서 여러 대의 장비 소리를 동시에 추적하는 것이 가능하다. 이 시스템은 현재 국내 중소기업의 서로 다른 제조 환경과 공정들에 적용되고 있다. 특정 장비의 거동을 통제해 학습에 필요한 데이터를 얻어내는 기존의 방식과 달리, 장비의 일상적인 작동음을 조합해 학습에 필요한 데이터를 확보할 수 있다. 제1 저자인 서울대학교 기계공학부 김지수 박사는 “보통 장비 내부에 센서를 설치해 하나의 장비만을 모니터링하는 기존의 방식과 달리, 이 시스템은 여러 대의 장비를 외부에서 동시에 모니터링하는 것을 목적으로 한다”며 “이 과정에서 노이즈에 대한 저항이 높아 실제 환경에서 적용 가능하다는 장점이 있다”고
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